每当有人谈到人工智能时，首先想到的就是机器人、类人机器人或人形机器人，他们可以像人类一样有效地完成各种任务，甚至比人类更好。我们都看过这样的小型机器人被部署在各个领域，例如在机场引导人们到特定的出口，在武装部队中导航和处理困难情况，甚至作为追踪器。



以上这些例子都是真正意义上的机器人。与其他每一个人工智能模型一样，它们有一些需要满足的基本要求，例如，选择哪种算法，训练的大数据库，微调，然后是部署。

现在，这种类型的问题通常被称为视觉和语言导航问题。人工智能中的视觉和语言导航指的是人工智能系统利用视觉和语言信息理解和导航世界的能力。它结合了计算机视觉、自然语言处理和机器学习技术，以建立能够感知图形场景、理解文本指令和导航物理环境的智能系统。

许多模型都可以实现这些需求，但是所有这些模型都有两个主要问题。

有限的数据和数据偏差：训练视觉和学习系统需要大量的标记数据。然而，在某些领域获得这样的数据可能是昂贵的、耗时的，甚至是不切实际的。此外，多样化和代表性数据的可用性对于避免系统理解和决策中的偏差至关重要。如果训练数据有偏差，就会导致不公平或不准确的预测和行为。

泛化：人工智能系统需要很好地泛化没见过的和新的数据。它们应该记住训练数据，并学习可以应用于新例子的基本概念和模式。当一个模型在训练数据上表现良好，但在新数据上却不能泛化时，就会出现过拟合。实现稳健泛化是一项重大挑战，特别是在涉及光照条件、视角和物体外观变化的复杂视觉任务中。

虽然已经提出了许多方法来帮助智能体学习多样化的指令输入，但所有的数据集都是基于Matterport3D中相同的3D房间环境构建的，该环境仅包含60个房间环境用于代理训练。

PanoGen为这些问题提供了强有力的解决方案。PanoGen解决了数据的稀缺性问题，创建语料库和多样化的数据也更加简单。

PanoGen是一种生成方法，可以根据文本创建无限多样的全景图像。它通过对Matterport3D数据集提供的房间图像的说明来收集房间描述，并使用SoTA文本到图像模型来生成全景视觉。然后，他们在生成的图像上使用递归外扩技术来创建一个一致的360度全景视图。所开发的全景图片在文本描述上共享相似的语义信息条件，这确保了全景图中物体的共同出现遵循人类的直觉，并通过图像外扩在房间外观和布局上创造了足够的多样性。

他们提到，已经尝试增加训练数据的多样性，并改进语料库。所有这些尝试都是基于HM3D (Habitat Matterport3D)的混合场景，这再次带来了同样的问题，即所有设置或多或少都是使用了Matterport3D。

PanoGen解决了这个问题，因为它可以根据需要创建无限数量的训练数据。

论文还提到，使用PanoGen方法，他们击败了当前的SoTA，并在Room-to-Room, Room-for-Room和CVDN数据集上实现了新的SoTA。

PanoGen解决了视觉和语言导航问题的关键挑战。PanoGen能够生成具有多种变化的无限训练样本，为人工智能系统像人类一样理解和驾驭现实世界开辟了新的可能性。该方法超越SoTA的出色能力，凸显了它在人工智能驱动的VLN任务方面的革命性潜力。

 

来源：https://www.marktechpost.com/2023/06/12/meet-panogen-a-generation-method-that-can-potentially-create-an-infinite-number-of-diverse-panoramic-environments-conditioned-on-text/